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Enregistrement W2028821831 · doi:10.1615/intjmultcompeng.v2.i1.90

Asymptotic Homogenization Models for Smart Composite Plates with Rapidly Varying Thickness: Part I-Theory

2004· article· en· W2028821831 sur OpenAlexaff
Alexander L. Kalamkarov, A.V. Georgiades

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Multiscale Computational Engineering · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Mathematical Modeling in Engineering
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsymptotic homogenizationHomogenization (climate)ActuatorMaterials scienceComposite plateComposite numberMagnetostrictionPlate theoryPiezoelectricitySmart materialThermal expansionComposite materialStructural engineeringFinite element methodComputer sciencePhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asymptotic homogenization models for smart composite plates with rapidly varying thickness and periodically arranged actuators are derived. The effective elastic, actuation, thermal expansion, and hygroscopic expansion coefficients are obtained. The actuation coefficients characterize the intrinsic transducer nature of active smart materials that can be used to induce strains and stresses in a coordinated fashion. Examples of such actuators employed with smart composite material systems are derived from piezoelectric, magnetostrictive, and some other materials. It is shown that the original problem for the regularly non-homogeneous smart composite plate with rapidly oscillating thickness reduces to a system of eight simpler types of problem. It is precisely these "unit-cell" problems that enable the determination of the aforementioned effective coefficients and subsequently the strain and stress fields. In the limiting case of a thin elastic plate of uniform thickness the derived model is shown to converge to the familiar classical plate model. In Part II of this work, the theory is illustrated by means of examples pertaining to a thin smart laminated plate of uniform thickness and a wafer-type smart composite plate reinforced with smart ribs oriented along the tangential directions of the plate.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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